Centro Brasileiro de Pesquisas Físicas

Ministério da Ciência, Tecnologia e Inovações

Redes Neurais profundas e aplicações

Deep LearningClécio Roque De Bom – debom@cbpf.br

clearnightsrthebest.com

Informações Gerais

Seminário apresentando resultados ao fim da disciplina.

Código disponível no github (público ou privado) com notebook até 4/12.

Ferramentas recomendadas:

Python (anaconda) 3.XTensorflow (Keras), preferencialmente 2.XJupyterPandasGoogle Colab

Informações Gerais

Seminário apresentando resultados ao fim da disciplina.

Código disponível no github (público ou privado) com notebook até 4/12.

❑ Objetivos gerais: Desenvolver a habilidades de data engineering/ data Science.

❑ Compreender principais conceitos de DL❑ Desenvolver os seus próprios modelos Deep Learning e avaliar a qualidade

deles.❑ A proposta é um curso MAKER, espera-se proatividade e que os alunos

tragam suas dificuldades para discussão.

Bibliografia

• Cobb, A. D., Roberts, S. J., Gal, Y., "Loss-Calibrated ApproximateInference in Bayesian Neural Networks", 2018 arXiv:1805.03901.

• Goodfellow, I., et al., "Deep Learning", 2016. MIT press. http://www.deeplearningbook.org.

• Hezaveh, Y. D., et al. "Fast automated analysis of strong gravitationallenses with convolutional neural networks." Nature 548.7669 (2017): 555.

• Krizhevsky, A., Sutskever, I. and Hinton, G. E. ImageNet Classificationwith Deep Convolutional Neural Networks. NIPS 2012: Neural Information Processing Systems, Lake Tahoe, Nevada.

• LeCun, Y., Bengio, Y. and Hinton, G., "Deep learning." Nature 521.7553 (2015): 436.

• Wu, J., "Introduction to convolutional neural networks." National Key Lab for Novel Software Technology, Nanjing University. China (2017).

• CHOLLET, Francois. Deep Learning mit Python und Keras: Das Praxis-Handbuch vom Entwickler der Keras-Bibliothek. MITP-Verlags GmbH & Co. KG, 2018.

Alguns termos importantes

• É o termo de TIC que trata sobre a manipulação de grandes quantidades de dados que precisam ser processados, transferidos e/ou armazenados.

• O conceito de “grande” é sempre relativo. Um conjunto de dados que é considerado grande hoje quase certamente será considerado pequeno amanhã.

• Big data representa a condição no qual existem mais dados dos que as técnicas tradicionais podem processar.

• Alguns projetos definem que o “Big data” não é uma função da quantidade de dados, mas da sua complexidade. Consequentemente, é o grau de relacionamento no conjunto de dados que define o que é Big Data.

Big Data

• Outra definição → Big-Data e os 3Vs: Volume, Velocidade e Variedade; +V (4Vs): Veracidade, (confiança e incerteza).

https://www.technologyreview.com/s/519851/the-big-data-conundrum-how-to-define-it/

Alguns termos importantes

• Estatística é a ciência capaz de fazer inferências e tomar decisões onde existe alguma incerteza. É uma ferramenta cada vez mais relevante devido à ampla quantidade e disponibilidade de dados e dos recursos computacionais atuais.

• A necessidade de processar e gerenciar grandes quantidades de dados tornou-se uma característica fundamental das ferramentas estatísticas modernas e é comumente chamada de Ciência de Dados.

Data Science

Alguns termos importantes

• Qualidade Mental

• Aprender a partir de alguma experiência anterior

• Resolver problemas

• Se adaptar a situações novas

Inteligência

A controvérsia do QI

Analítica:Habilidade para pensar de forma abstrata e resolver problemas

Criativa/Sintética:Habilidade se adaptar a alguma nova situação ou gerar novas ideias

Prática: Habilidade contextual ou de adaptação as condições do ambiente

Inteligências Múltiplas (R. Sternbnerg – psicólogo)

Emocional:Habilidade de perceber, entender, gerenciar e usar emoções em suas interações com os outros

Sternberg, R. J. (1985). Beyond IQ: A triarchic theory of human

intelligence. New York: Cambridge University Press.

Alguns termos importantes

Inteligência

QI → Inteligência

???

Analítica:Habilidade para pensar de forma abstrata e resolver problemas

Criativa/Sintética:Habilidade se adaptar a alguma nova situação ou gerar novas ideias

Prática: Habilidade contextual ou de adaptação as condições do ambiente

Inteligências Múltiplas (R. Sternbnerg – psicólogo)

Emocional:Habilidade de perceber, entender, gerenciar e usar emoções em suas interações com os outros

Fluída:Habilidade abstração → capacidade de raciocínio

Cristalizada:Habilidade em acumular conhecimento, habilidades verbais

Alguns termos importantes

• Inteligência Artificial (IA) é o termo frequentemente usado para descrever máquinas ou computadores que imitam funções cognitivas de seres humanos, que estão associados a mente humana, como “aprendizado” ou a capacidade de “resolver problemas”.

IA – Inteligência Artificial

http://aima.cs.berkeley.edu/ 200

9

1996

http://aima.cs.berkeley.edu/

A convergência entre Big Data e IA

• Em vez de depender de dados representativos, os “Cientistas de Dados” têm atuados cada vez mais a partir dos dados reais. É devido a essa característica que muitas instituições passaram de uma abordagembaseada em hipóteses para uma abordagem/decisão baseada em “dados reais”.

• O processamento de grande quantidades de dados auxiliam na tomada de decisão das instituições. A análise de grandes quantidades de dados (Big Data) incentiva a descoberta de padrões por meio de algoritmos iterativos. Como resultado, as instituições podem rapidamente, experimentar mais e aprender mais.

https://sloanreview.mit.edu/article/how-big-data-is-empowering-ai-and-machine-learning-at-scale/

Alguns termos importantes

• Machine learning (ML): estudo científico de algoritmos e modelos estatísticos por meio de sistemas computacionais para executar uma tarefa específica de maneira eficaz, sem usar instruções explícitas, confiando em padrões e inferências. É uma área da IA.

• Algoritmos de ML constroem um modelo matemático baseado em um conjunto amostra, conhecido como "dados de treinamento", para fazer previsões ou permitir decisões sem ser explicitamente programado para executar a tarefa.

Aprendizado de Máquina

https://www.springer.com/gp/book/9780387310732

Rede Neural Artificial: DEEP LEARNING

L. Fridman -MIT

Muitos dados a serem analisados ( não há pessoal para analisar)

Automação (preguiça? produtividade?)

Obter intuição e encontrar padrões em dados

Se você gosta da ideia de um mundo controlado por robos

Se você acha que vai ficar rico e viver numa casa de frente para o mar

Porque IA?

Estamos criando zumbis filosóficos? Ser idêntico a um ser humano normal, exceto por não ter experiência consciente, qualia, ou sapiência.

Robôs Pensam?

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Temporada 2 - Episódio 1 - Volto Já

Ainda que, hipoteticamente seja possível transferir toda informação sobre memória, pensamentos para um modelo matemático de cérebro, ainda seremos nós?

Um sistema biológico pode ser reduzido a um modelo matemático?

Poderemos viver para sempre dentro de um computador?

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Poderiam ser os robôs inteligentes ontologicamente seres inteligêntes como humanos?

Não passariam de uma simulação tanto quanto simulamos dinâmicas sobre buracos negros, sem que de fato sejam buracos negros ?

Eles teriam o potencial de serem sencientes? E se sim, isso define a dignidade humana?

Inteligência Artificial poderia atingir o status de “humano artificial”

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18

A Inteligência Artificial está mudando radicalmente o mercado de trabalho e as relações de trabalho, como isso afetará a sociedade?

É possível resistir?

Será o fim dos empregos?

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Radar Humano Acendedor de Postes Telefonistas

A Inteligência Artificial está mudando radicalmente o mercado de trabalho e as relações de trabalho, como isso afetará a sociedade?

É possível resistir?

Será o fim dos empregos?

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Ludismo

"Qualquer trabalho que seja rotineiro ou previsível, será feito por um algoritmo matemático dentro de cinco ou dez anos." - John Pugliano, o autor de The Robots are Coming: A Human's Survival Guide to Profiting in the Age of Automation

Segundo Pugliano, profissões que podem sofrer restrições devido IA incluem:

1) Médicos Generalistas (diagnósticos simples automatizados)2) Corretor de imóveis (máquinas desenvolverão habilidades sociais)3) Pilotos de Guerra ( Aviões e drones autônomos )4) Policiais em funções de vigilância (sistemas de vigilância inteligente)5) Motoristas (carros autonomos)

Será o fim dos empregos?

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Em março de 2016, a microsoft revelou ao mundo o seu chatbot, Tay, que aprendeu em poucas horas com os seres humanos

Problemas dos tempos modernos ....

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Nem todas as frases foram elaboradas por Tay, algumas delas são apenas piadas em que o usuário pede para Tay repetir uma frase, mas isso levantou um alerta...

Sugestões do Apple IOS

O mundo automatizado pelos nossos vieses….

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A Apple não mostra seus algoritmos de sugestão, no entanto é bem possível que seja resultado de IA.

Um trabalho de Joy Buolamwini, cientista do MIT revelou um viés de gênero e racial em sistemas de reconhecimento de faces de grandes empresas como IBM, Microsoft, and Amazon.

Um programa de IA chamado COMPAS foi utilizado no estado do Wisconsin, EUA, para prever o quanto provável que criminosos condenados se tornem reincidentes. Uma investigação feita pela ProPublica mostrou um viés para prisioneiros negros. Essas previsões podem ter contribuído para que esses condenados tivessem sentenças mais longas.

O mundo automatizado pelos nossos vieses….

Ética da Inteligência Artificial

O que o Carro autônomo deve fazer? Quem (se alguém) deve ser responsabilizado civil e criminalmente?

O nascimento do Deep Fake

Um grande número de pessoas forma as suas opiniões, ou confirmam as suas próprias crenças com base em notícias falsas, essa realidade dialoga com o conceito de pós verdade.

Pós-Verdade: substantivo que se relaciona ou denota circunstâncias nas quais fatos objetivos têm menos influência em moldar a opinião pública do que apelos à emoção e a crenças pessoais

O que aconteceria se as notícias falsas se tornassem tão verossímeis quanto as verdadeiras?

O nascimento do Deep Fake

http://www.youtube.com/watch?v=dkoi7sZvWiU

À medida que a Inteligência Artificial, suas tecnologias e seus benefícios entram no cotidiano, essas questões estarão mais presentes e necessitarão de respostas...

Inteligência Artifical na sociedade automatizada.

Turner, van Gogh, Munch.

Ross de Friends, versão Nicholas Cage.

À medida que a Inteligência Artificial, suas tecnologias e seus benefícios entram no cotidiano, essas questões estarão mais presentes e necessitarão de respostas...

Inteligência Artificial na sociedade automatizada.

Inteligência Artificial à Serviço do Conhecimento Científico

Métodos de Inteligência Artificial são utilizados em diversas áreas do conhecimento. O grupo de IA no CBPF utiliza essas técnicas para responder desde questões do espaço (Astrofísica) até aplicações industriais.

Principais estratégias: supervisionado ou não supervisionado.

Principais aplicaçoes: Classificação, Regressão, Segmentação, Simulação, vencer qualquer ser humano em video games e jogos de tabuleiro.

Problemas: Grande Quantidade de dados, não se explica, erros não humanos, muito especializado.

Como funciona a IA?

31Pato de Jacques de Vaucanson, Automato de 1739

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